Šiame straipsnyje pristatomas inovatyvus prognozuojantis atitikties spragų prognozavimo variklis, kuris sujungia generatyvųjį DI, federacinį mokymąsi ir žinių grafų praturtinimą, kad prognozuotų ateityje iškylančias saugumo klausimyno temas. Analizuodamas ankstesnius audito duomenis, reguliacinių kelionių planus ir tiekėjų specifines tendencijas, variklis nuspėja spragas dar prieš jų atsiradimą, leidžia komandoms iš anksto pasiruošti įrodymams, politikos atnaujinimams ir automatizavimo scenarijams, žymiai sumažindamas atsakymo vėlavimą ir audito riziką.